“人类正逐渐将自己的权利交给自由市场、集体智慧和外部算法，部分原因是人类无法处理大量数据。”近两年，举世瞩目的《未来简史》对人类的未来进行了深入的分析和探讨，认为“数据主义”将是人类历史的下一个立足点。将“数据”上升到整个人类信仰的高度，也引起了全世界的广泛讨论。
那么，“数据”为什么会有这么高的历史地位呢？下一次“数据主义”运动能给我们的企业信息化建设和数据管理带来哪些思考？人类在算法面前还能扮演什么角色？在这篇文章中，我将与你分享我的想法。
首先，数据主义和算法的时代
一，数据主义的起源
从14世纪到17世纪，欧洲大陆的文艺复兴将“人文主义”的信仰带入了人类社会。在此之前，由于人类认识和改造自然的能力有限，神和神是权力的中心，围绕神和神建立的宗教和封建王国长期统治着人类世界。
随着新兴资本主义的发展和城市的兴起，人们逐渐改变了对自己世界的看法。人文主义开始提倡人的自由和平等，强调人对世界的价值和意义。在随后的数百年间，两次工业革命开始使人类能够真正掌握自己的命运，并再次强化了“以人为中心”而非“以上帝为中心”的人文主义世界观。
然而好景不长。刚刚以为自己征服了世界的人，渐渐发现自己失去了对世界的控制。大数据和人工智能领域的巨大进步进一步强化了这种认知。
“数据主义”认为，随着信息技术和生命科学的发展，整个宇宙逐渐简化为一个数据流，任何现象或实体的价值都在于其对数据处理的贡献，这可以归结为算法。在这个由数据算法组成的世界里，人类的价值和作用会逐渐被削弱，直至消亡。
2.一切都是算法。
它是计算机数据算法的大师。从图灵测试到AlphaGo战胜人类围棋选手，人们逐渐形成了算法可以模拟甚至超越人类行为的思维定势。但“数据主义”认为，人类所有的情感、意识和行为都是自然选择保留下来的高级生化算法。
让我们用一个简单的场景来理解“算法”的含义:
下午2点，有点困的汤姆来到咖啡机前，投入5个1元硬币，按下按钮，一分钟后就能得到一杯香浓的美式咖啡。喝完咖啡，汤姆恢复了精神，然后继续工作。
在这个场景中你看到了什么算法？
我们通常所说的电子/机械算法是指向计算机或机器输入指令并得到相关输出的过程；在这种情况下，它可能包括:
咖啡机识别五枚1元硬币，进入待机状态；咖啡机认可了汤姆的选择，按照要求开始了美式咖啡的制作过程。生产过程中的一系列自动化操作；
除了这些，我们很容易忽略其他算法。不同的是，这些算法的载体是人体和长期形成的意识。它们也有输入和输出:
胰岛素的作用使血糖在午饭后经历一个急剧上升和迅速下降的过程。血糖快速下降，让人感到乏力、困倦。咖啡可以提神已经成为大多数人的共识；下午两点还是上班时间，汤姆必须尽快回到工作岗位；
在这种情况下，我们可以看到，除了已经被设计进咖啡机的各种电子和机械算法，人类本身就是一个复杂的算法系统，是人体经过长期进化形成的生化算法。当然，人与人之间的长期协作形成了各种更复杂的社交算法，比如“一杯美式咖啡=5元”！
3.算法的替换。
在以人文主义为主导的百年历史进程中，人类逐渐用自己的感情、意识和行动征服了世界。人类应该为此感到骄傲！然而，这只是历史。
随着生命科学的发展，这些感觉、意识和动作背后的算法逻辑逐渐被揭开。人的选择要么是生物预设，要么是随机的，没有一个属于人类可以自己掌握的“自由意志”。在实验室里，生化算法不再是一门高深莫测的学科:
只要扫描人脑，就能预测被试在感受到什么之前会有什么欲望和决定。只要用药物和基因工程直接刺激大脑，就可以操纵甚至控制人的欲望；
值得注意的是，由于其处理能力有限，人类正在通过各种方式将自己掌握的生化算法交给电子算法。被视为生命科学领域最高峰的人类基因组计划也不得不依靠超级计算机来管理数据、控制误差和加快分析过程。
综上所述，“数据主义”不仅阐述了一种新的世界观——万物的算法；同时揭示了一个人类世界可能不愿承认的趋势——与电子算法相比，人类组成的生化算法正逐渐失去价值，电子算法终将成为人类世界的神。
第二，了解企业算法
如前所述，“任何现象和实体的价值都在于其对数据处理的贡献，这可以归结为算法”。那么，作为当今社会无处不在的经济实体，我们该如何认识和改进这种算法呢？
1.企业也是一套算法。
工业革命对人类的价值，第一次真正把煤、石油等能量巨大的自然资源带入了人类的生产过程。现代企业诞生于工业革命之后，其使命是有效地组织和利用这些资源，生产出能够改善人类生活、促进社会进步的产品。
从这个角度来看，现代企业是一套承担了重要历史使命的先进算法。通过一系列的管理活动，将人/钱/物等社会资源转化为有用的社会产品，然后通过市场交换和互联互通，提高全人类的生活水平。
19世纪初，“科学管理之父”泰勒通过“铲子实验”将科学管理理论引入工厂，全面阐释了企业算法的基本特征，为后世的数据管理提供了经典示范。
在此之前，工厂依靠纯经验管理，生产效率低下，员工工资难以保证。为了提高生产效率，泰勒放弃了“经验测量”的方法，开始对矿石处理进行精确测量和优化研究。他用秒表计算时间，用尺子计算移动距离，调整和改进铲子大小和每次搬运的重量。他的优化研究甚至具体到铲子的速度和高度，上升时间等等。根据所有的实验数据，最终泰勒的“铲子实验”给矿石搬运的生产效率带来了质的提升。
从泰勒的“铲子实验”开始，传统的经验管理被科学管理取代，以数据形式呈现的生产效率成为衡量标准。企业算法的发展就是不断用更有效率的生产方式取代低效的生产方式。
2.企业算法的发展趋势。
其规模和影响力激增。
2017年，沃尔玛在世界500强企业中排名第一，员工230万人，年收入4850亿美元，超过泰国全国GDP近500亿美元。富有的企业在世界各个角落都发挥着巨大的影响力。
从内部影响来看，不同类型的企业对资源的控制范围在不断扩大。劳动密集型企业可以组织百万员工，资本密集型企业可以全球配置超过万亿美元的资产。可以说，这些巨头企业的算法效率直接决定了数百万员工的生计和数万亿美元资产的使用效率。
从外部影响力来看，一个企业所能发挥的影响力天花板越来越高，尤其是科技发展的赋能。一个产品改变世界的情况正在频繁发生。苹果、微软、谷歌、脸书、阿里巴巴，这些全球市值最高的科技公司，都在通过自己的创造力推动着人类社会的光速发展。
外部参数不可预测。
20世纪60年代，伊戈尔·安索夫将“市场竞争”的概念引入企业管理。20年后，迈克尔·波特的“五力分析模型”将人们对企业外部环境的认识带到了一个新的高度，根据市场环境制定自己的经营战略成为许多企业成功的秘诀。
然而，近年来，技术创新和竞争环境的变化速度远远超过了大多数企业的反应能力。蚂蚁金服、滴滴出行、小米等一大批“独角兽”企业正以毁灭性的势头改变着各行业的竞争环境。根据不可预测的外部参数快速调整，已经成为企业算法实现可持续运营的重要标准。
电子算法获得更多授权。
与泰勒时代不同，现代企业如果还希望“铲子实验”有助于快速提高生产效率，那是天方夜谭。面对庞大的企业和复杂的竞争环境，人工测算困难重重。得益于信息技术的飞速发展，人类正在把越来越多负担不起的企业算法交给计算机，大到个人的业绩评估，小到集团的战略投资方向。
随着授权越来越多，电子算法在企业算法中的作用也在不断升级。以生产管理领域为例，从最初的历史产销数据采集，到产能预测，再到对接自动化生产线的智能调度，我们有理由相信，最终，完全不需要人类参与的无人工厂有可能成为现实。
三、企业PDCA循环算法
从上面的讨论可以看出，企业本身是作为一套完整的算法而存在的。这套算法的使命是以最高的效率将人/钱/物等社会资源转化为有用的社会产品。随着企业规模的不断扩大和外部环境变化的加剧，企业算法逐渐超过人类的计算能力，在这个过程中电子算法得到了越来越多的授权。
在这个算法完全交给计算机之前，人类仍然会在企业算法中发挥不可替代的作用，电子算法只是服务于人类的工具。
只要认识到企业是一套算法，管理和运营企业的基本逻辑就变得非常简单。人类的作用就是保证这套算法的高效有序运行。我们可以借鉴PDCA来理解人类与企业算法的关系:
规划:根据战略目标规划企业算法的蓝图
众所周知，对于软件来说，围绕需求的蓝图设计至关重要。对于企业来说，围绕战略目标的企业算法蓝图设计也是企业高效运营的必要条件。
1954年，德鲁克提出目标管理，强调企业的使命和任务必须转化为目标。在随后的几十年里，KPI、BSC、OKR等目标管理工具相继出现。他们的目的是将企业的战略目标与各个层面的运营活动联系起来，使企业内部的每一个行为都能服务于最终目标，减少算法的损失和成本。
例如，赛欧软业顾问利用BSC工具帮助企业分解销售目标，将增加销售额的企业目标分解为采购供应、物流运输、生产运营、技术创新等各个部门的关键业务指标。所有业务环节都能围绕最终目标进行生产，这就是企业蓝图的作用。
Do:企业算法蓝图的落地操作
按照企业算法的蓝图，各算法单元明确自己的使命和目标，然后就是提高各单元的持续计算能力，以保证算法整体的高效有序运行。随着现代管理理论的不断丰富，在人力、财务、营销、供应链、生产等单位如何提高生产效率，都有日益完善的理论体系。
近年来备受市场推崇的“阿米巴”商业模式，是一套旨在提高企业内部经营效率的管理算法。阿米巴经营的本质是通过定价和增值核算，量化各个单元的贡献，同时提供一个清晰的价值提升途径，促使大家思考“应该怎么做”。最终整个企业盈利，利润最大化，费用最小化。
经过10多年的项目实践，凡软已经形成了一套成熟的阿米巴方案，可以快速落地。通过信息平台固化阿米巴，将项目中的创新经验融入平台，为企业提供一套参考方案，保证经营活动的效率。
检查:评估算法的运行效果和存在的问题。
俗话说，不会评价，就不会管理。监控企业算法的日常运行，首要任务是效果评估。此外，有必要追溯产生这种影响的原因，以便及时做出调整。
通常理解的数据管理就是企业算法的这个环节。笔者认为，企业算法完善的评估体系需要通过一套完整的数字报表系统来实现，对第一步涉及的关键业务指标进行全面的报表和展示，并通过运营层面的各种业务会议来讨论和寻找问题的根源。
行动:优化算法/开始下一个PDCA循环
通过发现和解决问题，企业可以在某个时间点保持良好的运营效率。然而，面对不可预测的竞争环境，企业需要随时保持战略调整的灵活性，根据新的竞争形势调整甚至重启新的PDCA循环。
总结
作为一套算法，企业本身在空之前就在发展，有些方面已经逐渐超出了人类的处理能力。在这种情况下，电子算法发挥着越来越重要的作用。
但是，在真正的算法时代到来之前，人类仍然需要通过PDCA来管理和不断优化企业算法。人能否理解和掌握数据，将直接决定人在未来企业算法中的作用！
